취업 성공을 위한 코딩테스트 준비

준비 단계

1. 사용 언어 문법 및 특징 숙지

코딩 테스트에서 사용할 언어를 하나 정하고, 해당 언어의 문법과 주요 기능을 익혀야 한다. 다음과 같은 사항을 숙지하는 것이 중요하다.

• 변수 및 자료형: 정수, 실수, 문자열, 리스트, 딕셔너리 등
• 조건문과 반복문: if, for, while 등의 기본 흐름 제어
• 함수 및 재귀 호출: 함수의 정의와 활용, 재귀 함수 이해
• 라이브러리 활용: 정렬, 수학 연산, 데이터 구조 관련 기본 라이브러리
• 언어별 특징: 파이썬(Python)의 리스트 컴프리헨션, 자바(Java)의 컬렉션 프레임워크 등

2. 시간복잡도 이해

효율적인 알고리즘을 설계하려면 시간복잡도를 이해해야 한다.

시간복잡도는 알고리즘이 실행되는 데 걸리는 시간을 대략적으로 분석하는 방법이다.

• 빅오 표기법(Big-O Notation): O(1), O(log N), O(N), O(N log N), O(N^2) 등
• 효율적인 코드 작성: 문제 해결 시 입력 크기에 따라 최적의 알고리즘 선택
• 브루트포스(완전탐색) vs 최적화된 접근법: 단순한 탐색이 가능한지, 혹은 더 나은 방법이 있는지 고려

3. 자료구조 학습

자료구조는 알고리즘을 설계할 때 필수적인 요소다. 주요 자료구조와 그 활용 방법을 익혀야 한다.

• 배열(Array) & 리스트(List): 기본적인 데이터 저장 구조
• 스택(Stack) & 큐(Queue): LIFO, FIFO 구조 이해 및 활용
• 해시 테이블(Hash Table): 빠른 검색을 위한 해시맵 활용
• 트리(Tree) & 그래프(Graph): 트리의 순회, 그래프 탐색 알고리즘(BFS, DFS)
• 힙(Heap): 우선순위 큐(Priority Queue) 구현 및 활용

4. 알고리즘 학습

효율적인 문제 해결을 위해 다양한 알고리즘을 익혀야 한다.

• 정렬(Sorting): 버블 정렬, 선택 정렬, 퀵 정렬, 병합 정렬 등
• 탐색(Search): 이진 탐색(Binary Search), BFS/DFS
• 동적 계획법(Dynamic Programming, DP): 피보나치 수열, 배낭 문제 등
• 그리디 알고리즘(Greedy Algorithm): 최적의 선택을 반복적으로 수행하는 방식
• 최단 경로 알고리즘: 다익스트라(Dijkstra), 플로이드 워셜(Floyd-Warshall)
• 분할 정복(Divide and Conquer): 퀵 정렬, 병합 정렬 등의 알고리즘 패턴

5. 실전 대비 및 문제 풀이 연습

단순히 알고리즘을 학습하는 것만으로는 부족하다. 다양한 유형의 문제를 해결하며 실전 감각을 익히는 것이 중요하다.

• 기본적인 문제 풀이 능력 기르기: 코딩 테스트 사이트(백준, 프로그래머스, LeetCode 등)를 활용해 기본 문제부터 차근차근 풀어보기
• 문제 유형별 접근법 익히기: 유형별 문제를 분석하고 반복적으로 학습
• 시간 제한과 최적화 고려: 문제를 풀 때 시간 복잡도를 고려하며 최적의 해결법 찾기
• 디버깅과 예외 처리 능력 기르기: 다양한 입력값을 테스트하며 버그를 찾고 수정하는 연습

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사용 언어

프론트엔드라면 JavaScript 또는 Python 추천

기업에 따라 프론트엔드 직무의 경우, 사용 언어가 JavaScript로 제한되는 곳도 있다.

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연습 링크

백준

https://www.acmicpc.net/

 

프로그래머스

https://programmers.co.kr/

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